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Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.
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Discover comprehensive Tailwind CSS training essentials for web developers. Learn utility-first styling, best practices, and future trends shaping web design in April 2026.
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Don't let this gap widen
Sans maîtrise de MicroPython, les projets IoT prennent 3 fois plus de temps en langage C traditionnel, avec 40% d'erreurs de développement en plus selon les études Embedded World.
Les entreprises perdent en moyenne 25 000 € par prototype raté dû à des débogages interminables.
En 2024, 68% des offres d'emploi IoT exigent Python embarqué, écartant les profils non formés et freinant les promotions internes.
Chaque trimestre sans compétences MicroPython expose votre équipe à des retards concurrents, des coûts cachés en maintenance et une perte de parts de marché sur l'IoT explosif.
The Formation MicroPython - Programmer microcontrôleurs IoT training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.
The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.
To ensure the quality of the Formation MicroPython - Programmer microcontrôleurs IoT training, Learni provides the following teaching resources:
For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.
The assessment of skills acquired during the Formation MicroPython - Programmer microcontrôleurs IoT training is carried out through:
Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.
Learni training programs are available for inter-company and intra-company settings, both in-person and remote. Registration is possible up to 48 business hours before the start of training. Our programs are eligible for OPCO, Pôle emploi, and FNE-Formation funding. Contact us to discuss your training project and funding possibilities.
Découverte immersive de MicroPython via installation sur carte ESP32 ou Raspberry Pi Pico, prise en main de l'IDE Thonny pour flasher le firmware, exécution de scripts interactifs en REPL, exercices pratiques pour importer modules essentiels comme machine et time, création d'un premier programme clignotant LED avec GPIO, analyse de code ligne par ligne pour comprendre les contraintes mémoire, production d'un livrable simple testable immédiatement en fin de journée.
Manipulation concrète des broches GPIO pour contrôler LEDs, boutons et buzzers sur microcontrôleur réel, connexion et lecture de capteurs comme DHT22 pour température/humidité, utilisation de PWM pour varier intensité lumineuse ou vitesse moteur, initiation au bus I2C avec écran OLED, exercices guidés sur cas d'usage industriel comme monitoring environnemental, débogage en temps réel via console série, réalisation d'un prototype interactif avec documentation complète des connexions.
Configuration du module WiFi pour connecter le microcontrôleur à un réseau local, envoi de données vers broker MQTT avec bibliothèque umqtt pour IoT scalable, développement d'un serveur web minimal avec MicroWebSrv pour dashboard distant, intégration d'API externes via urequests pour météo ou cloud, simulations de scénarios entreprise comme alerte domotique, tests de robustesse en conditions dégradées, production d'un dispositif IoT publiant données en temps réel sur dashboard Grafana.
Optimisation du code pour faible consommation avec deep sleep et gestion interruptions, utilisation d'asyncio pour multitâches non-bloquantes sur projets complexes, techniques de débogage avancé avec micropython-lib et logging, compilation en bytecode via freeze pour déploiement production, intégration finale dans un projet fil rouge IoT complet, revue de code par formateur expert, packaging du firmware avec instructions de mise en service, évaluation par soutenance du prototype fonctionnel.
Target audience
Développeurs Python, ingénieurs IoT, techniciens embarqués pour montée en compétences
Prerequisites
Bases en programmation Python et notions d'électronique de base
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